活动介绍
file-type

Windows音频播放编程示例:waveInOpen与waveInWrite

ZIP文件

4星 · 超过85%的资源 | 下载需积分: 9 | 5KB | 更新于2025-03-29 | 47 浏览量 | 9 下载量 举报 收藏
download 立即下载
标题“wavefiles_src”暗示了文件内容与音频处理有关,具体是围绕Windows平台上的音频播放示例代码。通过描述“Windows Audio playback sample code (waveInOpen, waveInWrite)”可以得知,该文件包含使用waveInOpen和waveInWrite两个Windows音频API函数的代码示例。这两个函数是Windows多媒体API中的关键组件,用于实现音频数据的捕获和处理。在标签“waveInOpen waveInWrite”中,通过重复强调,进一步确认了文件内容的重点是这两个API函数的使用方法。 接下来,将详细解析文件所涉及的关键知识点,帮助理解在Windows平台下如何处理音频输入和输出。 **Windows多媒体API基础** Windows多媒体API(Windows Multimedia API)是一组用于控制音频和视频设备的函数、消息和数据结构集合。这组API允许开发者创建丰富的多媒体应用程序,包括音频播放、录音、混音等多种功能。 **waveInOpen函数** waveInOpen是Windows多媒体API中用于打开波形音频输入设备的函数。它用于初始化音频输入设备,以便应用程序可以捕获音频数据。该函数原型如下: ```c MMRESULT waveInOpen( HWAVEIN* phwi, UINT uDeviceID, LPCWAVEFORMATEX pwfx, DWORD_PTR dwCallback, DWORD_PTR dwInstance, DWORD fdwOpen ); ``` 函数参数说明: - `phwi`:指向HWAVEIN变量的指针,该变量接收音频输入设备的句柄。 - `uDeviceID`:指定音频设备的标识符,如果设置为WAVE_MAPPER,则系统选择合适的设备。 - `pwfx`:指向WAVEFORMATEX结构的指针,该结构指定了音频数据的格式。 - `dwCallback`:指定回调函数的地址,或者如果应用程序不使用回调,则指定NULL。回调函数用于处理设备状态变化的通知。 - `dwInstance`:仅在使用回调时使用,指定传递给回调函数的实例数据。 - `fdwOpen`:指定打开设备时使用的标志和模式。 **waveInWrite函数** waveInWrite函数用于向指定的波形音频输入设备写入音频数据。一旦音频输入设备被waveInOpen成功打开,就可以使用waveInWrite函数将音频数据传输到该设备。函数原型如下: ```c MMRESULT waveInWrite( HWAVEIN hwi, LPCWAVEHDR lpWaveOut, UINT cbWaveOut ); ``` 函数参数说明: - `hwi`:有效的波形音频输入设备句柄,通过waveInOpen函数获得。 - `lpWaveOut`:指向WAVEHDR结构的指针,该结构描述了要写入的数据块。 - `cbWaveOut`:指向WAVEHDR结构的大小,以字节为单位。 **波形音频格式(WAVEFORMATEX结构)** WAVEFORMATEX结构定义了波形音频数据的格式。这是waveInOpen函数中必须提供的参数,它指定了采样率、声道数、每个采样的位数等信息。结构体如下: ```c typedef struct { UINT wFormatTag; UINT nChannels; UINT nSamplesPerSec; UINT nAvgBytesPerSec; UINT nBlockAlign; UINT wBitsPerSample; UINT cbSize; } WAVEFORMATEX; ``` 结构体字段说明: - `wFormatTag`:音频格式的类型,例如WAVE_FORMAT_PCM表示脉冲编码调制格式。 - `nChannels`:通道数,例如单声道为1,立体声为2。 - `nSamplesPerSec`:每秒采样数(采样率)。 - `nAvgBytesPerSec`:平均字节传输率。 - `nBlockAlign`:数据块对齐单位。 - `wBitsPerSample`:每个采样的位数。 - `cbSize`:结构体扩展字节的大小,如果无扩展可为零。 **使用回调函数处理音频数据** 在调用waveInOpen时,可以通过`dwCallback`参数指定一个回调函数。回调函数将在以下几种情况下被调用: - 当有新的音频数据到达。 - 当音频输入设备状态改变,如停止捕获。 - 当音频输入缓冲区溢出。 回调函数需要开发者自己实现,处理音频流和设备事件。 **实例文件名列表“programs”** 文件名列表中的“programs”可能指的是包含示例代码的程序文件,这表明压缩包中可能包含多个示例程序文件,通过这些文件,开发者可以直接观察到如何使用waveInOpen和waveInWrite函数进行音频数据的捕获和处理。 **实践中的应用** 在开发Windows平台下的音频应用程序时,理解如何使用waveInOpen和waveInWrite函数对于实现音频录制功能至关重要。开发者可能需要参考MSDN(现在是Microsoft Docs的一部分)文档来详细了解这些函数的用法,并结合实例代码来加深理解。此外,还需了解如何设置和处理多线程、同步机制、音频缓冲区管理等高级概念,以确保应用程序能稳定、有效地处理音频数据。

相关推荐

filetype

from flask import Flask, render_template, redirect, url_for, request, flash import paho.mqtt.client as mqtt import json from threading import Thread from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from flask_login import LoginManager, UserMixin, login_user, login_required, logout_user, current_user from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash from flask_socketio import SocketIO from datetime import datetime from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes from cryptography.hazmat.primitives import padding from cryptography.hazmat.backends import default_backend import base64 from flask import request, jsonify from vosk import Model, KaldiRecognizer import wave import os from paddleocr import PaddleOCR from paddlehub.module.module import Module import cv2 # 初始化 Flask 和扩展 app = Flask(__name__) socketio = SocketIO(app) # 初始化 Flask-SocketIO app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///iot_130.db' app.config['SECRET_KEY'] = 'your_secret_key' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False db = SQLAlchemy(app) login_manager = LoginManager(app) login_manager.login_view = 'login' # AES 配置 SECRET_KEY = b"your_secret_key".ljust(32, b'\0') # AES-256密钥(32字节) IV = b"16_byte_iv_12345" # 16字节的初始化向量 # AES解密函数 def decrypt_data(encrypted_data, key): backend = default_backend() cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.CBC(IV), backend=backend) decryptor = cipher.decryptor() unpadder = padding.PKCS7(128).unpadder() decrypted = decryptor.update(base64.b64decode(encrypted_data)) + decryptor.finalize() unpadded_data = unpadder.update(decrypted) + unpadder.finalize() return unpadded_data.decode() # AES加密函数 def encrypt_data(data, key): backend = default_backend() cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.CBC(IV), backend=backend) encryptor = cipher.encryptor() padder = padding.PKCS7(128).padder() padded_data = padder.update(data) + padder.finalize() encrypted = encryptor.update(padded_data) + encryptor.finalize() return base64.b64encode(encrypted).decode() # User 表 class User(UserMixin, db.Model): __tablename__ = 'User' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) username = db.Column(db.String(150), unique=True, nullable=False) password = db.Column(db.String(150), nullable=False) role = db.Column(db.String(50), default='user') # Device 表 class Device(db.Model): __tablename__ = 'Device' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) name = db.Column(db.String(150), nullable=False) type = db.Column(db.String(150), nullable=False) status = db.Column(db.String(50), default='offline') last_seen = db.Column(db.DateTime, default=None) # SensorData 表 class SensorData(db.Model): __tablename__ = 'SensorData' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) device_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('Device.id'), nullable=False) value = db.Column(db.Float, nullable=False) timestamp = db.Column(db.DateTime, default=datetime.utcnow) # Command 表 class Command(db.Model): __tablename__ = 'Command' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) device_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('Device.id'), nullable=False) command = db.Column(db.String(150), nullable=False) status = db.Column(db.String(50), default='pending') timestamp = db.Column(db.DateTime, default=datetime.utcnow) # 初始化数据库 with app.app_context(): db.create_all() @login_manager.user_loader def load_user(user_id): return User.query.get(int(user_id)) @app.route('/register', methods=['GET', 'POST']) def register(): if request.method == 'POST': username = request.form['username'] password = request.form['password'] hashed_password = generate_password_hash(password) # 检查用户名是否已存在 if User.query.filter_by(username=username).first(): flash('用户名已存在!') return redirect(url_for('register')) # 创建新用户 new_user = User(username=username, password=hashed_password) db.session.add(new_user) db.session.commit() flash('注册成功!请登录。') return redirect(url_for('login')) return render_template('register.html') @app.route('/login', methods=['GET', 'POST']) def login(): if request.method == 'POST': username = request.form['username'] password = request.form['password'] user = User.query.filter_by(username=username).first() if user and check_password_hash(user.password, password): login_user(user) return redirect(url_for('index')) flash('用户名或密码错误!') return render_template('login.html') @app.route('/logout') @login_required def logout(): logout_user() return redirect(url_for('login')) # 上传页面 @app.route('/upload', methods=['GET', 'POST']) @login_required def upload(): if request.method == 'POST': # 检查是否有文件上传 if 'file' not in request.files: flash('没有选择文件!') return redirect(request.url) file = request.files['file'] if file.filename == '': flash('没有选择文件!') return redirect(request.url) # 保存文件到 wav 目录 if file and file.filename.endswith('.wav'): filepath = os.path.join('wav', file.filename) file.save(filepath) # 使用 Vosk 模型进行语音识别 text = transcribe_audio(filepath) # 返回识别结果 return render_template('upload.html', text=text) return render_template('upload.html', text=None) @app.route('/image_upload', methods=['GET', 'POST']) @login_required def image_upload(): if request.method == 'POST': if 'image' not in request.files: flash('没有选择图像文件!') return redirect(request.url) image_file = request.files['image'] if image_file.filename == '': flash('没有选择图像文件!') return redirect(request.url) if image_file and image_file.filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): image_path = os.path.join('static/uploads/images', image_file.filename) image_file.save(image_path) # 使用 PP-OCRv5 模型进行文字识别和图像检测 recognized_text = recognize_text(image_path) return render_template('image_upload.html', text=recognized_text) return render_template('image_upload.html', text=None) @app.route('/video_upload', methods=['GET', 'POST']) @login_required def video_upload(): if request.method == 'POST': if 'video' not in request.files: flash('没有选择视频文件!') return redirect(request.url) video_file = request.files['video'] if video_file.filename == '': flash('没有选择视频文件!') return redirect(request.url) if video_file and video_file.filename.lower().endswith(('.mp4', '.avi', '.mov')): video_path = os.path.join('static/uploads/videos', video_file.filename) video_file.save(video_path) # 使用 PaddleHub 模型进行宠物分类 classification_result = classify_pets_in_video(video_path) return render_template('video_upload.html', result=classification_result) return render_template('video_upload.html', result=None) def classify_pets_in_video(video_path): """使用 PaddleHub 模型对视频中的宠物进行分类""" try: # 加载 PaddleHub 的宠物分类模型 module = Module(name="resnet50_vd_animals") except Exception as e: print(f"模型加载失败: {e}") return # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): print(f"无法打开视频文件: {video_path}") return frame_count = 0 results = [] while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 每隔一定帧数进行分类 if frame_count % 30 == 0: # 每30帧处理一次 print(f"正在处理第 {frame_count} 帧...") try: # 转换帧为 RGB 格式(PaddleHub 模型需要 RGB 格式) frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 使用 PaddleHub 模型进行分类 result = module.classification(images=[frame_rgb]) results.append(result) except Exception as e: print(f"处理第 {frame_count} 帧时出错: {e}") frame_count += 1 cap.release() print("视频处理完成!") return results def recognize_text(image_path): """使用 PP-OCRv5 模型识别图像中的文字并检测图像""" ocr = PaddleOCR( text_detection_model_name="PP-OCRv5_mobile_det", text_recognition_model_name="PP-OCRv5_mobile_rec", use_doc_orientation_classify=False, use_doc_unwarping=False, use_textline_orientation=False, ) result = ocr.predict(image_path) print("result:", result) # 打印结果以调试 return result[0]['rec_texts'] def transcribe_audio(filepath): """使用 Vosk 模型将音频转换为文本""" model_path = "models/vosk-model-small-cn-0.22" if not os.path.exists(model_path): raise FileNotFoundError("Vosk 模型未找到,请检查路径!") model = Model(model_path) wf = wave.open(filepath, "rb") rec = KaldiRecognizer(model, wf.getframerate()) result_text = "" while True: data = wf.readframes(4000) if len(data) == 0: break if rec.AcceptWaveform(data): result = rec.Result() result_text += json.loads(result).get("text", "") wf.close() return result_text # MQTT配置 MQTT_BROKER = "localhost" # 或EMQX服务器地址 MQTT_PORT = 1883 # 存储最新温度和风扇状态 mytemp = None myfan = "off" def init_device(device_name, device_type): """初始化设备到数据库""" with app.app_context(): device = Device.query.filter_by(name=device_name).first() if not device: device = Device(name=device_name, type=device_type, status="offline") db.session.add(device) db.session.commit() def save_sensor_data(device_name, value): """保存传感器数据到 SensorData 表""" with app.app_context(): device = Device.query.filter_by(name=device_name).first() if device: sensor_data = SensorData(device_id=device.id, value=value) db.session.add(sensor_data) db.session.commit() def save_command(device_name, command): """保存控制指令到 Command 表""" with app.app_context(): device = Device.query.filter_by(name=device_name).first() if device: cmd = Command(device_id=device.id, command=command) db.session.add(cmd) db.session.commit() def on_connect(client, userdata, flags, rc): print(f"MQTT连接结果: {rc}") client.subscribe("topic/temp") # 订阅温度主题 def on_message(client, userdata, msg): global mytemp, myfan try: if msg.topic == "topic/temp": encrypted_payload = msg.payload.decode() decrypted_payload = decrypt_data(encrypted_payload, SECRET_KEY) payload = json.loads(decrypted_payload) mytemp = payload["temp"] print(f"解密温度数据: {mytemp}°C") # 保存传感器数据到数据库 save_sensor_data("temp", mytemp) # 根据温度控制风扇 if mytemp >= 30: control_fan("on") myfan = "on" else: control_fan("off") myfan = "off" # 实时推送温度数据到前端 socketio.emit('sensor_data', {'temp': mytemp, 'fan': myfan}) except Exception as e: print(f"解密失败或处理异常: {e}") def control_fan(command): """发送加密控制指令给风扇并保存到数据库""" payload = json.dumps({"fan": command}) encrypted_payload = encrypt_data(payload.encode(), SECRET_KEY) mqtt_client.publish("topic/fan", encrypted_payload) print(f"发送加密控制指令: {encrypted_payload}") # 保存控制指令到数据库 save_command("fan", command) def run_mqtt_client(): global mqtt_client mqtt_client = mqtt.Client() mqtt_client.on_connect = on_connect mqtt_client.on_message = on_message mqtt_client.username_pw_set("admin", "admin") # 账号密码验证 mqtt_client.connect(MQTT_BROKER, MQTT_PORT, 60) mqtt_client.loop_forever() @app.route('/') @login_required # 保护 chart.html def index(): return render_template('chart.html') # 渲染前端页面 if __name__ == "__main__": # 初始化设备 with app.app_context(): init_device("temp", "sensor") init_device("fan", "actuator") # 启动MQTT客户端线程 mqtt_thread = Thread(target=run_mqtt_client) mqtt_thread.daemon = True mqtt_thread.start() # 启动Flask-SocketIO应用,启用TLS socketio.run(app, host="0.0.0.0", port=9000, debug=False, ssl_context=("ca/server.crt", "ca/server.key"))怎么改使用一个页面上传按钮,可同时上传图像、音频、视频,并将识别结果显示在该页面。

filetype

for itime = 1 : 6 id_tim_st = ( itime - 1 ) * 3 + 1; id_tim_la = ( itime ) * 3; upsi_ano_El_eastward_move_year_cli_ano_temp = squeeze( mean( upsi_ano_El_eastward_move_year_cli_ano_used( : , : , id_tim_st : id_tim_la ) , 3 ) ); upsi_ano_El_eastward_move_year_ano_temp = squeeze( mean( upsi_ano_El_eastward_move_year_ano_used( : , : , id_tim_st : id_tim_la ) , 3 ) ); figure(itime) set( gcf , 'position' , [ 0 50 1800 450 ] ); [ C1 , H1 ] = contourf( lon , log( 1000 ./ lev ) , upsi_ano_El_eastward_move_year_ano_temp' ./ 1e8 , label_ano , 'LineStyle', 'none' ); H1.FaceAlpha = 0.75; clear C1 H1 hold on [ C2 , H2 ] = contour( lon , log( 1000 ./ lev ) , upsi_ano_El_eastward_move_year_cli_ano_temp' ./ 1e8 , [ 0 , 0 ] , 'k-' ); set( H2 , 'LineWidth' , 1.5 ); clear C2 H2 [ C3 , H3 ] = contour( lon , log( 1000 ./ lev ) , upsi_ano_El_eastward_move_year_cli_ano_temp' ./ 1e8 , [ 6 : 6 : 42 100 ] , 'k-' ); set( H3 , 'LineWidth' , 1 ); clear C3 H3 [ C4 , H4 ] = contour( lon , log( 1000 ./ lev ) , upsi_ano_El_eastward_move_year_cli_ano_temp' ./ 1e8 , [ -100 -42 : 6 : -6 ] , 'k--' ); set( H4 , 'LineWidth' , 1 ); clear C4 H4 set( gca , 'ylim' , [ p( 1 , 2 ) p( end , 2 ) ] ); set( gca , 'xlim' , [ 40 280 ] , 'XTick' , [] ); set( gca , 'XTicklabel' , { } ); set( gca , 'ylim' , [ p( 1 , 2 ) p( end , 2 ) ] , 'YTick' , [] , 'YTicklabel' , { } ); caxis( [ label_ano( 2 ) label_ano( end - 1 ) ] ); % colormap( othercolor( 'BuDRd_18' , 32 ) ); colormap( colarnew1 ); fig_save_address = 'H:\code\'; fig_name1 = [ fig_save_address , num2str(itime) ]; print( gcf , fig_name1 , '-png' , '-r200' ); close all; end 保存的图片不需要白色背景,需要怎么改

filetype
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 wget是Linux系统中一款非常实用的命令行下载工具,尤其在没有图形界面的环境下,它可以帮助用户轻松地从互联网上获取所需的文件,比如软件包、备份文件等,是Linux用户不可或缺的工具之一。 高稳定性:即使在带宽有限或网络不稳定的情况下,wget也能表现出色。如果下载因网络问题中断,它会自动重试,直到文件完整下载。 支持断点续传:下载过程中若被中断,wget可以从上次停止的位置继续下载,这对于下载大型文件非常有用,尤其是那些限制链接时间的服务器。 适应性强:无论是桌面系统还是服务器环境,wget都能很好地适应,是下载文件的首选工具之一。 -a <日志文件>:将下载过程中的信息记录到指定的日志文件中,便于后续查看或分析。 -A <后缀名>:指定要下载的文件类型,多个后缀名用逗号分隔,例如-A .jpg,.png,表示只下载JPG和PNG图片。 -b:让wget在后台运行,用户可以同时进行其他操作。 -B <连接地址>:设置基准地址,便于处理相对路径的链接。 -c:继续上次中断的下载任务,适合下载大文件。 -C <标志>:设置服务器数据块功能标志,on表示启用,off表示禁用,默认为on。 -d:以调试模式运行,便于排查问题。 -D <域名列表>:设置要遵循的域名列表,多个域名用逗号分隔。 -e <指令>:作为.wgetrc文件的一部分执行特定指令,可用于自定义配置。 -i <文件>:从指定文件中读取URL列表进行下载。 -l <目录列表>:设置要遵循的目录列表,多个目录用逗号分隔。 -L:仅遵循与当前页面相关的链接。 -r:递归下载,即下载当前页面及其所有子页面上的资源。 -nc:当文件已存在时,不会覆盖原有文件。 -nv:只显示更新和错误信息,隐藏详细下载过程。 -q:静默模式,不显示
samson_hb
  • 粉丝: 0
上传资源 快速赚钱